什么是結構化數據分析(Structured Data Analysis)？

結構化數據分析是一種用于分解信息的統計測量方法。企業通常會出于多種目的收集信息。一旦收集到，公司必須找到一種方法來審查信息并將其分解為可用的數據。結構化數據分析通過提供多種分析方法來滿足這一需求。這些方...

結構化數據分析是一種用于分解信息的統計測量方法。企業通常會出于多種目的收集信息。一旦收集到，公司必須找到一種方法來審查信息并將其分解為可用的數據。結構化數據分析通過提供多種分析方法來滿足這一需求。這些方法包括回歸圖、聚類圖和樹形圖，以及公司可以應用于收集到的信息的其他方法

電子表格通常是創建用于數據分析的群集報告所必需的。許多企業會發送調查或其他工具來收集來自客戶或其他來源的信息。返回公司的信息需要進行分析，以呈現特定的信息，以便在商業決策中使用。結構化數據分析在學術研究中也很流行。例如，一家公司可以按順序與其他業務協同工作提供有用的統計數據。這些報告通常非常深入，需要一些時間才能完成。

結構化數據分析用于分解信息回歸分析是結構化數據分析中最常見的類型之一，它比較兩個變量，一個是相依的，一個是獨立的這種分析在進行預測或預測時非常流行。許多回歸類型使用電子表格或其他計算機輔助技術來定義或推斷因果關系。回歸通常需要時間來計算，并且需要特定的數據類型來創建可用的報告聚類分析是另一種常見的結構化數據分析類型。這種方法允許公司將收集到的信息放入特定的組中。這些子集幫助公司設置用于數據挖掘目的的信息。數據挖掘是一種用于收集的特定結構化數據分析方法從收集的數據中獲取有用的信息。計算機軟件或電子表格通常是創建群集報告和完成數據分析所必需的。樹形圖是用于商業決策的常用工具。這些圖表為企業提供一個決策和可能的潛在結果的圖形視圖。數據分析對于這個過程通常是必要的，因為公司通常會在決策樹的每個分支上附加百分比。這些百分比定義了在特定條件下每個結果可能具有的成功潛力。多棵樹圖表可以是用于業務決策的結構化數據分析的一部分。還存在其他結構化數據分析方法。企業通常可以選擇與統計收集方法或所需結果相匹配的方法。使用重復使用相同的流程還允許業務部門避免重新設計數據分析的輪子回歸分析是最常見的結構化數據分析類型之一。

發表于 2020-08-14 14:55
閱讀 ( 1554 )
分類：業務辦理

什么是結構化數據分析(Structured Data Analysis)？

你可能感興趣的文章

相關問題

0 條評論

作家榜 ?

推薦文章